fed-rag

一键微调 RAG 系统，让检索和生成更匹配

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 29 🐛 待处理 55 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 150
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架，Apache-2.0 许可证，可自由使用和部署，无付费版本。

项目预览

fed-rag 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队VectorInstitute
官网地址https://vectorinstitute.github.io/fed-rag
GitHubhttps://github.com/VectorInstitute/fed-rag
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架，Apache-2.0 许可证，可自由使用和部署，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,federated-learning,llms,machine-learning,rag
GitHub 星标★ 150
上线时间2025-01-17 00:00:00
代码更新2026-06-22
仓库体积13.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

fed-rag 是一个用于微调检索增强生成（RAG）系统的框架。它解决了 RAG 系统中检索器与生成器之间协同调优的难题，提供了一套完整的工具链来优化检索质量与生成效果。核心能力包括：支持对检索器（如嵌入模型）和生成器（如 LLM）进行联合微调，通过自定义损失函数和训练流程提升端到端性能；内置多种评估指标，方便对比不同微调策略的效果；模块化设计，便于集成新的检索模型或生成模型。该框架旨在帮助开发者快速构建和迭代高性能的 RAG 应用，减少手动调参的繁琐工作。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 150

核心亮点

  • 提供检索器与生成器的联合微调能力，直接优化端到端 RAG 效果
  • 模块化架构，易于扩展新的模型和自定义训练逻辑
  • 内置评估指标，方便量化微调前后的性能提升

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚待完善
  • 对新手不友好，需要深入理解 RAG 和微调原理

适用场景

  • 企业知识库问答系统，需要针对特定领域数据优化检索准确性
  • 研究实验，探索不同微调策略对 RAG 性能的影响
  • 生产环境 RAG 应用上线前，进行模型精调以提升回答质量

替代项目

Haystack、LlamaIndex、RAGAS

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